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lerp（线性插值）是游戏开发中最核心、最优雅的运动与过渡工具之一。它解决了“如何让一个值平滑地过渡到目标值”这一高频需求。在Cocos Creator中，它通常指 Vec3.lerp、Quat.slerp（球面插值）等方法。📊 核心概念：什么是Lerp？lerp 是 Linear intERPolation 的缩写。它的数学形式很简单： 结果 = 起始值 + (目标值 - 起始值) * 插值系数(t) 其中 t 是一个介于 0 到 1 之间的参数。当 t = 0 时，结果 = 起始值。当 t = 1 时，结果 = 目标值。当 t = 0.5 时，结果 = 起始值和目标值的中间点。简单说，l...

1.自我介绍2.grpo 在做大模训练时，一般用全参数微调还是 lora 微调？3.训练的优化器一般用什么？ Adam 跟 SGD 的显存相比哪个占比更高？4.除了 FM 和 DeepFM 这种做特征交叉的结构，还有哪些其他的做特征交叉的结构吗？5.你之前的两段实习你觉得哪段对于你的个人成长来说是帮助最大的？6.你的推荐项目里面提到了用了腾讯广告算法的 trick 去提升模型能力，具体是什么？7.有遇到大规模数据处理的情况吗？用过 spark 吗8.代码题： leetcode hot 100的题，具体不记得📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

面试题简述MMoE 和 PLE 分别是为了解决什么问题的？最大的区别在哪里？面试官想听的1、MMoE = 多专家 + gating2、PLE = 专家分层 + 共享/专属塔3、能解释为什么 PLE 更适合缓解任务冲突4、能说清楚结构差异面试回答举例MMoE, Multi-gate Mixture-of-Experts, 是一个经典的多任务学习结构，用于解决多个任务之间存在差异但又共享部分知识的问题。它的核心结构是多个专家网络，每个任务都有自己的 gating 网络，用门控分配各 expert 输出权重。简单来说，它是把多个任务排到不同的专家面前，由 gating 决定每个任务从哪些专家那里学习...

base成都。c/c++/go/python都可。背景相关即可，主要看个人能力。有实习经历佳。可捞、进度很快。引流